随着国家对于天然气工业的大力发展,天然气在能源消费中的占比会进一步提高,准确预测天然气负荷量具有重要的现实意义,预测结果可用于指导燃气企业提高天然气管网的调度能力,维持天然气市场供需平衡。因此建立准确度较高的天然气负荷预测模型显得尤为重要。天然气季度负荷预测可以为天然气的供应计划提供依据,以确保天然气市场供需平衡。为准确预测天然气负荷量的季节性波动,提出了基于季节性因素产生累积算子的季节性灰色模型(SGM(1,1)模型)。基于2010-2016年重庆市天然气负荷量的季节性数据,使用该模型进行实证分析。将SGM(1,1)模型的结果与灰色模型(GM(1,1))、粒子群优化算法结合灰色模型(PSO-GM(1,1)模型)得到的结果进行比较,结果表明,SGM(1,1)模型能够有效识别天然气负荷量的季节性波动,其预测精度明显高于GM(1,1)和PSO-GM(1,1)。使用SGM(1,1)模型得出2017-2020年的预测结果表明,重庆市天然气的年负荷量会有所增加,但仍会出现明显的季节性波动。预计2020年的天然气年负荷量为118.75×10~8m~3,年增长率为9.41%。天然气年度负荷预测可为国家燃气管网的铺设及能源政策的制定提供依据。为准确预测天然气年负荷量,比较分析得出了精度最高的改进灰色-马尔科夫天然气年负荷量模型。以北京市2005-2016年天然气负荷量作为原始数据,弱化处理后可降低数据波动性,构建三种改进的灰色预测模型,依次对三种改进灰色GM(1,1)模型分析和比较,选出最佳的改进模型与马尔科夫误差修正模型结合,并构建北京市2017-2020年天然气负荷量预测模型。结果表明,组合后的模型可降低原始数据对预测系统的干扰,预测精度符合实际要求,能真实反映未来天然气年负荷量的发展趋势,预测结果具有可靠性和实用性。